確率・統計
データ、AI、クラウドコース
重要なスキルをマスターしよう専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。
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機械学習
ソフトウェア開発
データの可視化
実践ファイナンス
コース
Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 80件のレビュー
離散事象シミュレーションの力で、ビジネスプロセスを最適化する方法を学びます。 PythonのSimPyパッケージを使ってデジタルツインの開発を学ぶ。
確率・統計
確率・統計
コース
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
- 中級スキルレベル
- 5
- 8件のレビュー
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
クラウド
コース
Rで学ぶSupport Vector Machines
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 97件のレビュー
このコースでは、直感的で視覚的なアプローチで support vector machine(SVM)を導入します。
機械学習
ソフトウェア開発
確率・統計
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データ準備
コース
Case Study: Set Up a Book Recommendation App in Azure
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 108件のレビュー
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
クラウド
コース
Designing Forecasting Pipelines for Production
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 73件のレビュー
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
機械学習
確率・統計
コース
Google: Optimize Agent Behavior
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 39件のレビュー
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
クラウド
コース
PySpark で作る Recommendation Engines
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 250件のレビュー
自社のビッグデータを活用し、ユーザーに良質な体験を提供するためのツールと手法を学びます。
機械学習
確率・統計
コース
Introduction to Security in the World of AI
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 31件のレビュー
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
クラウド
確率・統計
データマネジメント
確率・統計
コース
R の data.table によるデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 24件のレビュー
data.tableでフィルタリングや選択、グループ統計の計算など、データ操作の基礎概念をマスターしましょう。
データ操作
コース
Weaviate ではじめる End-to-End RAG
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 21件のレビュー
WeaviateでRAGをマスターしよう!検索用のテキストと画像を埋め込み、ベクトル検索、BM25、ハイブリッド検索を試します。
AI
コース
AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer
- 中級スキルレベル
- 5
- 21件のレビュー
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
クラウド
機械学習
確率・統計
コース
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 178件のレビュー
分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。
データ操作
コース
Analyzing IoT Data in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 116件のレビュー
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
データ操作
FAQs
データサイエンスとは何ですか?
データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。
データサイエンスはどのように学べますか?
PythonやRなどのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理を理解する必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法は数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。
データサイエンスにはどのようなスキルが必要ですか?
数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストにはPython、R、SQLなどの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識も必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。
データサイエンスは何に使えますか?
ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスが必要です。
データサイエンスは良いキャリアですか?
はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscaleのデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。
データサイエンティストになるのは難しいですか?
ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの経験が必要です。
データサイエンスにコーディングは必要ですか?
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語としてよく選ばれています。
データサイエンティストになるにはどのくらい時間がかかりますか?
事前のコーディング経験や数学的知識のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するのに、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。
データサイエンスの分野でどのようなトピックを学習できますか?
データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。
DataCamp for Mobileでデータスキルを伸ばしましょう
モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。